Calculadora de punto cero
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En este método de regresión, la elección del grado y la evaluación de la calidad del ajuste dependen de juicios que se dejan al usuario. Es bien sabido que, en esta clase de métodos de regresión, un esfuerzo por exprimir del algoritmo más correlación de la que pueden soportar los datos producirá a veces una función fuera de control que, aunque coincida con los puntos de los datos, se pasea por donde quiera entre esos puntos. Por lo tanto, un coeficiente de correlación «bueno» (que se acerque a 1,0) no es suficiente para garantizar una función que se comporte bien o que tenga sentido. Las decisiones sobre la idoneidad de un resultado son más una cuestión de juicio que de matemáticas.
Un ajuste «perfecto» (uno en el que todos los puntos de datos coinciden) puede obtenerse a menudo fijando el grado de la regresión en el número de pares de datos menos uno. Pero, dependiendo de la naturaleza del conjunto de datos, esto también puede producir a veces el resultado patológico descrito anteriormente, en el que la función vaga libremente entre los puntos de datos para ajustarse exactamente a los datos.
Resolver para x
En estadística, la regresión polinómica es una forma de análisis de regresión en la que la relación entre la variable independiente x y la variable dependiente y se modela como un polinomio de grado n en x. Si se introduce 1 para el valor del grado, la regresión sería lineal. Para la relación entre dos variables, la ‘Calculadora de Regresión Polinómica’ encuentra la función polinómica que mejor se ajusta a un conjunto dado de puntos de datos.
Referencias: En la regresión lineal, la especificación del modelo es que la variable dependiente, y es una combinación lineal de los parámetros (pero no necesita ser lineal en las variables independientes). Como la regresión lineal tiene una solución de forma cerrada, los coeficientes de regresión se pueden calcular de forma eficiente utilizando el método Regress de esta clase.
Solucionador de ecuaciones en línea
2016/07/27: Se ha corregido un error: Un valor hexadecimal con más de dos dígitos después del «0x» no se analiza correctamente. Esto podría haber dado lugar a que el valor CRC calculado de 0x01 difiera, por ejemplo, de 0x0001. Tenga en cuenta la descripción añadida más arriba sobre los datos de entrada. Gracias a Matthew Reed por señalarme el problema.
2016/07/09: Se ha corregido un error: Cuando los datos de entrada se daban como bytes, el número de espacios en blanco influía en el resultado. Por ejemplo, el valor CRC de «0x31 0x32» y «0x31 0x32» (nótese el carácter de espacio adicional) no era el mismo. La corrección ahora ignorará todos los números y tipos de caracteres de espacio en blanco y sólo tendrá en cuenta los valores de los bytes. Gracias a Alan Ott Goodman por señalarme el problema.
2016/03/09: Se ha corregido un error: A veces se imprimía un valor de resultado de CRC32 con sólo siete dígitos. Entonces faltaba un cero, por ejemplo, el resultado impreso era 0xC6FF2F8 en lugar del correcto 0xC6FF02F8. Gracias a David Goodman por señalarme el problema.
Solucionador de matemáticas en línea
La Calculadora de Polinomios ayuda a sumar, restar, dividir y multiplicar dos polinomios dados. Los polinomios son expresiones algebraicas que consisten en variables, coeficientes, constantes, exponentes de números enteros e implican una operación aritmética (multiplicación, suma, resta).
La calculadora de polinomios es una herramienta online que ayuda a calcular el resultado de la suma, la resta, la multiplicación y la división de dos polinomios. Dependiendo del número de términos, hay principalmente tres tipos de polinomios. Son el monomio, el binomio y el trinomio. Para utilizar la calculadora de polinomios, introduce los valores en las casillas de entrada.
Cuando ordenamos los términos de un polinomio en potencia descendente de la variable, se dice que el polinomio está en forma estándar. A continuación se muestran los métodos para aplicar operaciones aritméticas a 2 polinomios.
